基于集群学习的低碳CSP系统协同优化方法及装置

    公开(公告)号:CN113541205B

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111071355.6

    申请日:2021-09-14

    摘要: 本发明公开的基于集群学习的低碳CSP系统规划与运行协同优化方法及装置,包括:对系统中的CSP机组进行集群分组,获得多个CSP机组组群;通过表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的三个连续变量,构建CSP机组组群的输出功率约束、爬坡约束、最小在线时间约束、最小离线时间约束和瞬时热功率平衡约束,进而构建低碳CSP系统规划与运行协同优化模型;获取低碳CSP系统中各机组的额定容量;根据各机组的额定容量及构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型,获取各机组组群的容量配置方案。其中,CSP机组组群各项约束中的变量都是连续的,为完全的线性优化模型,降低了模型计算的复杂度,适用于大规模电力系统长期规划问题的分析。

    高可再生能源渗透率下发电公司市场行为优化方法及系统

    公开(公告)号:CN113379128A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110668092.0

    申请日:2021-06-16

    申请人: 山东大学

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q30/02 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种高可再生能源渗透率下发电公司市场行为优化方法及系统,包括:以发电公司利润最大化为目标,建立高层的可再生能源的投标模型;以基于时间序列的消费者成本最小化为目标,建立低层的基于边际成本的时变市场结算模型;将所述低层的基于边际成本的时变市场结算模型作为约束条件,与高层的可再生能源的投标模型共同形成双层博弈模型;采用动态梯度有效集算法,通过参数化发电公司的投标策略,将双层优化问题转化为单层优化问题,对所述双层博弈模型进行求解,得到所有发电公司的最优报价策略。本发明在可再生能源渗透率较高的情况下,能够提高优化结果的准确性。

    基于分层强化学习的微电网分布式在线调度方法及系统

    公开(公告)号:CN113098007B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202110447754.1

    申请日:2021-04-25

    申请人: 山东大学

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/46 H02J3/32

    摘要: 本发明公开了一种基于分层强化学习的微电网分布式在线调度方法及系统,包括:获取实时电价信息、每一个微电网的总交易电量、可调度机组在每一个微电网中的功率输出、电池储能系统的输出功率以及充/放电效率数据;以所有微电网整体运行成本最低为目标,建立多微网在线调度的目标函数;通过嵌入设定领域的知识将多微网在线调度的目标函数的局部约束转换成规则,建立基于知识引导和数据驱动的多微网在线调度模型;设计微电网的迁移分层强化学习方法,对基于知识引导和数据驱动的多微网在线调度模型进行求解,得到能够使得所有微电网整体运行成本最低的最优调度策略。本发明通过嵌入运行知识,提高了学习效率,降低了系统的长期运行成本,提高了系统运行稳定性。

    基于集群学习的低碳CSP系统协同优化方法及装置

    公开(公告)号:CN113541205A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202111071355.6

    申请日:2021-09-14

    摘要: 本发明公开的基于集群学习的低碳CSP系统规划与运行协同优化方法及装置,包括:对系统中的CSP机组进行集群分组,获得多个CSP机组组群;通过表示CSP机组组群的在线总容量、启动总容量和关停总容量的三个连续变量,构建CSP机组组群的输出功率约束、爬坡约束、最小在线时间约束、最小离线时间约束和瞬时热功率平衡约束,进而构建低碳CSP系统规划与运行协同优化模型;获取低碳CSP系统中各机组的额定容量;根据各机组的额定容量及构建的低碳CSP系统规划与运行协同优化模型,获取各机组组群的容量配置方案。其中,CSP机组组群各项约束中的变量都是连续的,为完全的线性优化模型,降低了模型计算的复杂度,适用于大规模电力系统长期规划问题的分析。